무선 인터넷의 구조적 특성상 한 셀에서 대역폭을 공유하고 그 안에서 각기 다른 QoS를 요구하는 서비스들이 한정된 자원을 사용한다. 트래픽의 변화와 패턴을 예측하기 위한 분석은 실제 서비스를 제공하기 전인 기획단계에서 매우 중요한 도구로 사용이 된다. 무선망의 트래픽을 예측하기 위해서는 유선망의 분석과는 다른 방법이 필요하기 때문에 정확한 분류를 위해서 본 연구에서는 세션의 단위로 분석할 것을 제안한다. 또한 Classification and Regression Tree(CART) 와 Support Vector Machine(SVM) 의 두 개의 판별 분류 기법을 서로 비교하고 그 성능을 평가한다. 두 개의 판별 기법의 오차는 CART의 경우 0.0094 그리고 SVM의 경우 0.0089로 둘 다 우수한 성능을 보였지만 쉬운 결과 해석이 가능한 CART가 사용하기 용이함을 보인다.
전송률 기반의 흐름 제어 및 정체 제어 메커니즘을 사용하는 무선 네트워크에서 양방향 TCP/IP 연결의 성능을 연구한다. 전송률 기반의 흐름 제어를 이용하여 데이터의 흐름을 원활하게 유지함으로써, TCP 윈도우 흐름 제어에서 나타났던 다양한 유형의 버스트 현상을 제거하거나 완화시키는데 논하고, 대기열에서 전송률 제어 채널을 통해 실행되는 동안 버스트 반응에 의해 TCP ACK 압축 문제가 발생한다. 소스 IP 대기열의 주기적인 버스트 반응을 분석하여, 양방향 트래픽으로 인해 쓰루풋 저하됨으로써 향상된 퍼포먼스와 상황에 적용 가능한 쓰루풋 저하 예측을 나타내어 대기열의 최대값을 성능분석 한다.
ATM/AAL2는 패킷의 길이가 작은 지연 민감성 응용 서비스의 효율적인 전송을 위하여 표준화된 전송 방식으로 UMTS망의 Node-B와 RNC사이의 $I_{ub}$ 인터페이스에서 음성 및 데이터 트래픽을 전송하기 위하여 사용되고 있다. AAL2의 성능을 분석하기 위하여 단대단으로 UMTS 망의 성능을 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였으며 UTRAN에서 음성 및 데이터 서비스에 따른 시뮬레이션을 실행하였다. 결과로 $I_{ub}$ 인터페이스에서 AAL2 다중화의 이득은 Node-B에서 최대 17%정도 높으며 데이터 트래픽의 경우 음성 트래픽에 비하여 대역이득이 적다는 것을 발견하였다. 또한 집선기에서 대역이득은 트래픽의 양이 증가할수록 감소하는 결과를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 시뮬레이션을 사용하여 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽의 전송성능을 측정 분석하였으며, 이를 토대로 VoIP 구현 조건을 제시하였다. 시뮬레이션에는 NS(Network Simulator)-2를 기반으로 한 VoIP 시뮬레이터를 구현하여 사용하였으며, 시뮬레이션에 사용한 VoIP 트래픽은 G.711, G.723.1 G.726-32, G.729A, GSM.AMR, iLBC 규격을 기준으로 생성하였다. 이 트래픽을 $670{\times}670m$ 50노드 규모의 MANET 환경에서 전송하고, VoIP 전송 성능으로 MOS(Mean Opinion Score), 네트워크 지연, 패킷손실율, 전송대역을 측정하였다. 측정결과에 대한 정규화분석을 통하여 VoIP 서비스 품질 조건을 충족하는 VoIP 연결수가 15이하임을 확인하였다.
VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.
본 논문에서는 악성 코드, 인터넷 웜과 같은 비정상 트래픽의 생성을 탐지하고 대응하는 침입탐지시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템의 경보정보 대응능력 성능분석을 위하여 시스템 모델링을 수행하고, OPNET을 이용하여 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 먼저 비정상적인 트래픽으로 부터 초래되는 경보정보의 도착 프로세스를 모델링 한다. 경보정보가 집중적으로 발생하는 상황을 모델링하기 위하여 트래픽의 burstiness(군집성)를 잘 나타낼 수 있는 IBP(Interrupted Bunoulli Process)를 적용한다. 다음에 성능파라미터에 대한 시스템의 정량적인 이해를 위하여 모의실험을 수행한다. 성능분석 결과를 바탕으로 보안노드의 고속화를 저해하는 요인을 분석하고 성능을 향상시키기 위한 방안을 도출 하고자 한다.
본 논문에서는 WAN 환경에서의 선도시험망 기반 QoS 테스트베드를 구성하고 차등화 서비스에 의한 QoS 의 성능을 측정하였다. 전송율, RTT, 패킷 손실, FTP 소요시간을 대상으로 QoS 보장 서비스와 베스트-에포트 서비스에 대한 성능을 비교 분석하였다. 모든 측정대상에 대하여 QoS 보장 트래픽이 좋은 성능을 보여주었으며, 특히 멀티미디어 어플리케이션의 비디오 트래픽에 대해서도 QoS 보장 서비스에 의한 전송서비스가 고품질의 영상을 제공하였다.
네트워크 가상현실 시스템은 먼 거리에 떨어진 사용자들 사이에 일관성 있는 가상 세계를 제공하며, 군사, 오락, 건축 등 여러 부분에 응용되고 있다. 본 논문에서는 그 동안 고성능 그래픽 워크스테이션 환경에서 중심적으로 연구되어 왔던 네트워크 가상현실 시스템을 가장 보편적인 플랫폼인 네트워크 환경에서 구현할 때 생기는 3차원 그래픽 처리 성능의 문제 등과 같은 이에 대한 해결책들을 제시하고 미로 환경과 지형 환경에 근거한 가상 세계를 응용 실험 대상으로 삼아 성능을 분석하였다. 실시간으로 상호 작용하는 어플리케이션은 성능을 유지하면서 모든 참가자들에게 동일한 뷰를 보여주는 것이 중요하다. 동일한 뷰를 제공하기 위해 참가자들이 전송하는 이벤트마다 재생 지연 시간을 설정하고, 수신한 이벤트에 대해서는 예정 재생 시각까지 버퍼에 저장하여 모든 참가자들이 동시에 이벤트를 실행하도록 하는 기법이 제안되어 왔다. 그러나 네트워크 트래픽이 동적으로 변하므로 네트워크 상에서 발생하는 전송 지연 시간도 동적으로 변화한다. 그러므로 고정된 재생 지연 시간을 사용할 경우, 네트워크 트래픽 감소에 따라 상호 작용 성능을 향상시킬 수 있는 기회를 상실하게 되고, 네트워크 트래픽 증가에 따라 이벤트 손실률이 크게 증가하게 되어 참가자들 간에 일치하지 않는 뷰를 초래하게 된다. 네트워크 트래픽이 적어서 전송 지연 시간이 짧을 경우 짧은 재생 지연 시간을 적용하여 상호작용 성능을 높여주고, 트래픽이 많은 경우에는 재생 지연 시간을 늘림으로써 상호 작용 성능을 해치지 않는 범위에서 이벤트 손실률을 줄인다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 성능을 평가하였으며 그 결과 본 동기화 기법이 고부하(heavily loaded) 네트워크 상태가 지속되는 동안 기존 기법에 비해 참가자들에게 일치된 뷰를 제공할 수 있고, 저부하(lightly loaded) 네트워크 상태에서는 상호 작용 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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